KIẾN THỨC HAY
Chuẩn hóa dữ liệu là gì? Phương pháp, quy trình chuẩn cho doanh nghiệp
Th2
Chuẩn hóa dữ liệu được xem là bước đi nền tảng giúp doanh nghiệp xây dựng hệ thống dữ liệu nhất quán, đáng tin cậy. Vậy chính xác chuẩn hoá dữ liệu là gì? Chuẩn hóa dữ liệu có những phương pháp nào? Quy trình chuẩn hóa dữ liệu chuẩn cho doanh nghiệp gồm mấy bước? Hãy cùng ATPro tìm hiểu & khám phá tất tần tật ngay trong bài viết hôm nay nhé!
Chuẩn hóa dữ liệu là gì?
Chuẩn hoá dữ liệu (Data Normalization) là quá trình đưa dữ liệu về một định dạng thống nhất, nhất quán & đúng chuẩn theo các quy ước đã được xác định trước. Quá trình này giúp loại bỏ sự không đồng bộ, trùng lặp, sai lệch trong dữ liệu, từ đó đảm bảo dữ liệu có thể dễ dàng lưu trữ, phân tích, chia sẻ & khai thác.
Ví dụ:
– Chuẩn hóa cách ghi số điện thoại (SĐT): 0909123456 thay vì lúc thì 0909.123.456, lúc thì +84 909123456
– Chuẩn hóa tên tỉnh thành: TP. Hồ Chí Minh thay vì TP.HCM, Sài Gòn, thành phố Hồ Chí Minh
– Chuẩn hóa định dạng ngày tháng năm: dd/mm/yy
Tại sao doanh nghiệp cần chuẩn hoá dữ liệu?
Chuẩn hóa dữ liệu giúp doanh nghiệp:
– Nâng cao chất lượng dữ liệu: dữ liệu không chuẩn dẫn đến báo cáo sai lệch, phân tích thiếu chính xác,… Chuẩn hóa dữ liệu giúp loại bỏ lỗi, giảm nhiễu & tăng độ tin cậy của dữ liệu đầu vào
– Tối ưu vận hành, quy trình nội bộ: khi dữ liệu được chuẩn hoá, các phòng ban dễ dàng chia sẻ & sử dụng chung dữ liệu, hạn chế nhập liệu thủ công lặp lại, giảm thời gian xử lý & đối soát thông tin. Điều này đặc biệt quan trọng với doanh nghiệp có nhiều hệ thống như CRM, MES, ERP, HRM,…
– Hỗ trợ phân tích dữ liệu & BI: các công cụ phân tích, AI, Big Data chỉ hoạt động hiệu quả khi dữ liệu đúng định dạng, nhất quán & không trùng lặp
– Gia tăng khả năng tích hợp hệ thống: nếu dữ liệu không được chuẩn hoá, việc tích hợp sẽ phát sinh lỗi, tốn nhiều chi phí xử lý & giảm hiệu quả chuyển đổi số. Chuẩn hóa dữ liệu giúp kết nối các hệ thống mượt mà & ổn định hơn
Các phương pháp chuẩn hóa dữ liệu phổ biến hiện nay
Dưới đây là các phương pháp chuẩn hóa dữ liệu phổ biến nhất hiện nay:
Chuẩn hóa định dạng dữ liệu
Đây là phương pháp chuẩn hóa dữ liệu phổ biến nhất, bao gồm chuẩn hoá ngày tháng, số, tiền tệ; chuẩn hóa chữ hoa – chữ thường; chuẩn hóa cách viết tên riêng, địa chỉ. Chuẩn hóa định dạng dữ liệu phù hợp với dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau.
Chuẩn hoá giá trị dữ liệu
Phương pháp chuẩn hóa giá trị dữ liệu tập trung vào quy định danh sách giá trị hợp lệ (ví dụ giới tính chỉ bao gồm Nam/Nữ/Khác). Ánh xạ các giá trị tương đương về một chuẩn chung, giúp dữ liệu nhất quán & dễ dàng phân tích.
Chuẩn hóa bằng mã hoá
Chuẩn hóa bằng mã hoá sử dụng mã sản phẩm, mã khách hàng,… theo quy ước, tránh đặt tên tự do gây trùng lặp.
Chuẩn hóa dữ liệu theo chuẩn ngành
Phương pháp này áp dụng các tiêu chuẩn như ISO, HL7, GS1,… phù hợp với lĩnh vực y tế, sản xuất, chuỗi cung ứng, giúp dữ liệu tương thích với đối tác & hệ sinh thái bên ngoài.
Quy trình chuẩn hóa dữ liệu chuẩn cho doanh nghiệp
Để đạt hiệu quả cao nhất, doanh nghiệp nên triển khai chuẩn hóa dữ liệu theo quy trình bài bản gồm 6 bước sau:
Bước 1: Đánh giá hiện trạng dữ liệu
Tiến hành thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn; phân tích mức độ sai lệch, trùng lặp, thiếu sót & xác định các vấn đề cần ưu tiên xử lý. Đây là bước nền tảng để xây dựng kế hoạch chuẩn hóa phù hợp.
Bước 2: Xác định tiêu chuẩn dữ liệu
Định nghĩa quy tắc chuẩn cho từng loại dữ liệu; thống nhất định dạng, giá trị, đơn vị đo lường; đồng thời ban hành tài liệu tiêu chuẩn dữ liệu nội bộ. Tiêu chuẩn càng rõ ràng, quá trình chuẩn hoá càng hiệu quả.
Bước 3: Làm sạch dữ liệu
Loại bỏ các dữ liệu trùng lặp, sai lỗi chính tả, định dạng & bổ sung dữ liệu còn thiếu. Đây là bước tốn nhiều thời gian nhất trong quy trình chuẩn hoá dữ liệu nhưng cực kỳ quan trọng.
Bước 4: Thực hiện chuẩn hóa dữ liệu
Áp dụng các quy tắc đã xây dựng, chuẩn hoá tự động bằng công cụ hoặc bán tự động để đảm bảo dữ liệu được chuyển đổi đúng chuẩn.
Bước 5: Kiểm tra, xác thực dữ liệu
So sánh dữ liệu trước & sau chuyển hoá, đảm bảo không mất dữ liệu quan trọng, đồng thời xác nhận độ chính xác & tính nhất quán.
Bước 6: Duy trì, quản trị dữ liệu
Ở bước này, doanh nghiệp cần thiết lập quy trình nhập liệu chuẩn, phân quyền quản lý dữ liệu rõ ràng, định kỳ rà soát & cập nhật tiêu chuẩn.
>>> Xem thêm: Train AI là gì? Giải pháp và quy trình training đào tạo AI bài bản
Hy vọng những chia sẻ của ATPro trong bài viết sẽ giúp bạn hiểu rõ chuẩn hóa dữ liệu là gì? Các phương pháp chuẩn hóa dữ liệu phổ biến & Quy trình chuẩn hóa dữ liệu chuẩn cho doanh nghiệp hiện đại. Khi dữ liệu được chuẩn hoá, doanh nghiệp có thể tối ưu vận hành, nâng cao chất lượng phân tích, ra quyết định chính xác & nhanh chóng hơn.
Tham khảo ngay các sản phẩm đang được bán chạy nhất tại ATPro
ATPro - Cung cấp phần mềm SCADA, MES, quản lý điện năng, hệ thống gọi số, hệ thống xếp hàng, đồng hồ LED treo tường, đồng hồ đo lưu lượng, máy tính công nghiệp, màn hình HMI, IoT Gateway, đèn tín hiệu, đèn giao thông, đèn máy CNC, bộ đếm sản phẩm, bảng LED năng suất, cảm biến công nghiệp,...uy tín chất lượng giá tốt. Được khách hàng tin dùng tại Việt Nam.
Bài viết liên quan
Train AI là gì? Giải pháp và quy trình training đào tạo AI bài bản
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) trở [...]
Th2
Cách kiểm tra nguồn máy tính PC laptop còn sống hay chết hiệu quả
ATPro Corp xin chia sẻ đến bạn cách kiểm tra nguồn máy tính PC laptop [...]
Th2
Data Augmentation là gì? Các lĩnh vực ứng dụng hiệu quả nhất hiện nay
Trong thời đại trí tuệ nhân tạo (AI) & học máy (Machine Learning) phát triển [...]
Th2
Hướng dẫn cách kiểm tra main máy tính sống hay chết chi tiết
Mainboard (bo mạch chủ) đóng vai trò như “trung tâm điều khiển”, kết nối và [...]
Th2
Đảm bảo chất lượng (QA) là gì? Quy trình & Vai trò trong sản xuất hiện đại
Trong cuộc sống hiện đại, người tiêu dùng ngày càng khắt khe về chất lượng [...]
Th2
Cách đo biến áp và kiểm tra biến áp sống hay chết nhanh chóng
Khi máy biến áp gặp sự cố, thiết bị thường xuất hiện những biểu hiện [...]
Th2